使用Transformer来优化强化学习中的轨迹数据,可以更好地建模人类偏好和非Markovian奖励。例如,Decision Transformer(Reinforcement Learning via Sequence Modeling)将强化学习问题转换为条件序列建模问题,利用Transformer模型输出最佳动作,从而在多个基准任务上取得了优异的表现。Trajectory Transformer则进一步将离线强化学习视为一个...
与传统的术前和术中数据之间进行刚性配准的方法不同,我们使用术前数据对深度强化学习(DRL)代理进行预训练,以实现安全的术中规划。第3.2节首先描述了设想中的机器人系统的临床应用,并定义了SafeRPlan需要解决的任务。第3.3节描述了训练模拟过程,我们生成随机合成的超声重建(RsUS)数据,以使代理适应术中应用场景,其中只...
【Sakana AI推出Transformer²】日本Sakana AI公司推出了一种名为Transformer²的创新方法,旨在帮助语言模型更好地适应各类不同任务。Transformer²借助奇点值微调(SVF)训练的专家向量,使语言模型在面对新任务时具备更高灵活性。该模型通过强化学习来优化专家向量的选择,并且运用多种策略对其进行组合,从而高效地适应新...
与传统的术前和术中数据之间进行刚性配准的方法不同,我们使用术前数据对深度强化学习(DRL)代理进行预训练,以实现安全的术中规划。第3.2节首先描述了设想中的机器人系统的临床应用,并定义了SafeRPlan需要解决的任务。第3.3节描述了训练模拟过程,我们生成随机合成的超声重建(RsUS)数据,以使代理适应术中应用场景,其中只...
DeepSeek 的原理:Deepseek是一种先进的人工智能技术,其原理融合了深度学习、混合专家架构、强化学习、多模态融合等多种前沿技术,展现出强大的性能和广泛的应用潜力。在核心技术层面,DeepSeek 基于 Transformer 架构,利用其强大的注意力机制处理序列数据,能够精准捕捉文本中的长距离依赖关系,生成连贯且准确的内容。同时,它...
2016年,谷歌的AlphaGo战胜了围棋世界冠军李世石和柯洁,证明了深度学习和强化学习在复杂策略游戏中的优势。 2017年,谷歌提出了Transformer,用于机器翻译任务。但是它的通用性很好,除了NLP领域的其他任务,经过变体,还可以用于视觉领域,如ViT。Transformer也是当下最热门的AI大语言模型的核心架构。